統計學中,Huber損失是用於魯棒回歸的損失函數,與平方誤差損失相比,對數據中的游離點較不敏感。 也有時使用分類的變體。 1.定義 胡伯損失函數描述估計方法F招致的懲罰。Huber(1964)通過分段定義了損失函數。 當a的值較小時,該函數為二次函數,當a的值較大時,該函數為線性函數 ...
轉載:https: mp.weixin.qq.com s Xbi iOh xoBIK kVmqbKYA https: baijiahao.baidu.com s id amp wfr spider amp for pc 無論在機器學習還是深度領域中,損失函數都是一個非常重要的知識點。損失函數 Loss Function 是用來估量模型的預測值 f x 與真實值 y 的不一致程度。我們的目標就是最小 ...
2019-09-04 11:32 0 1561 推薦指數:
統計學中,Huber損失是用於魯棒回歸的損失函數,與平方誤差損失相比,對數據中的游離點較不敏感。 也有時使用分類的變體。 1.定義 胡伯損失函數描述估計方法F招致的懲罰。Huber(1964)通過分段定義了損失函數。 當a的值較小時,該函數為二次函數,當a的值較大時,該函數為線性函數 ...
Huber Loss 是一個用於回歸問題的帶參損失函數, 優點是能增強平方誤差損失函數(MSE, mean square error)對離群點的魯棒性。 當預測偏差小於 δ 時,它采用平方誤差, 當預測偏差大於 δ 時,采用的線性誤差。 相比於最小二乘的線性回歸,HuberLoss降低了對離群 ...
MSE與MAE的區別與選擇 (摘自簡書請不要問我是誰) 1.均方誤差(也稱L2損失) 均方誤差(MSE)是最常用的回歸損失函數,計算方法是求預測值與真實值之間距離的平方和,公式如圖。 2.平均絕對值誤差(也稱L1損失 ...
我們發現,MSE能夠判斷出來模型2優於模型1,那為什么不采樣這種損失函數呢? 主要原因是在分類問題中,使用sigmoid/softmx得到概率,配合MSE損失函數時,采用梯度下降法進行學習時,會出現模型一開始訓練時,學習速率非常慢的情況 使用MSE的一個缺點就是其偏導值在輸出概率值接近 ...
Huber Loss 是一個用於回歸問題的帶參損失函數, 優點是能增強平方誤差損失函數(MSE, mean square error)對離群點的魯棒性。 當預測偏差小於 δ 時,它采用平方誤差,當預測偏差大於 δ 時,采用的線性誤差。 相比於最小二乘的線性回歸,HuberLoss降低了對離群點 ...
原文地址:https://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss In statistics, the Huber loss is a loss function used in robust regression, that is less sensitive ...
均方誤差(Mean Square Error,MSE)和平均絕對誤差(Mean Absolute Error,MAE) 是回歸中最常用的兩個損失函數,但是其各有優缺點。為了避免MAE和MSE各自的優缺點,在Faster R-CNN和SSD中使用\(\text{Smooth} L_1\)損失函數 ...